ActiveX技术在AutoCAD二次开发中的应用

本文介绍ActiveXAutomation技术及理论,阐述了如何实现在VB中连接AutoCAD对象并对其进行操作,为AutoCAD的二次开发提供了新的方法。

图像数据库中虚图像的相似性检索

虚图像,作为一种图形符号索引,能对图像数据库中的图像信息进行存取,并且能进行基于内容的检索,通过借助一组空间关系,虚图像以解释的形式表征实时图像的空间关系。这利于有效地计算数据库中的一个查询和一幅图像之间的相似性,同时虚图像支持现实世界中的应用程序,这些应用程序要求图像表示的转换,反射和旋转不变性。

基于热重启学习率的NAG算法在图像分割中的应用

文章针对水平集演化模型的梯度下降法收敛速度较慢,且对局部极小值较为敏感的问题,提出一种热重启学习率和Nesterov加速梯度(Nesterov accelerated gradient,NAG)算法相结合的水平集演化方法,以替换Chan-Vese(CV)模型中用于演化水平集函数的梯度下降法,对2种算法的图像分割速度以及分割精准度进行了对比。首先根据CV模型和距离保持惩罚项建立初始的水平集演化方程;然后对NAG算法增加学习率动态变化项计算梯度来演化水平集函数;最后不断更新得到水平集函数直到收敛。使用ground truth(GT)图像评估分割精准度,通过与传统梯度下降法得到的实验结果对比,改进算法的CPU运行时间减少了30%以上且分割精确度明显提升,表明其可对图像进行有效且快速地分割。

基于Retinex的自适应非均匀低照度图像增强算法

非均匀低照度图像会影响目标识别跟踪的效果,为了增强非均匀低照度图像,提出一种基于Retinex理论的自适应亮度层图像增强算法;首先将图像HSI模型中I层图像分离出来;然后通过Retinex理论和多尺度引导滤波器获得I层的入射分量,根据输入图像的均值自动获取调整参数k,对入射分量的亮度进行自适应调整;最后通过主成分分析法(PCA)提取两个图像中的细节特征并进行融合;对比实验表明,该算法能有效提升非均匀低照度图像的整体亮度和细节信息,同时减少非均匀照度的影响。

基于Inception-v3卷积神经网络模型的人脸识别

实现了一种基于Inception-v3卷积神经网络的人脸识别方法。该方法通过修改pool_3以上的结构来改变网络深度,从而使卷积神经网络模型能自动提取人脸特征并进行分类。利用OpenCV自建人脸数据库进行训练,通过批量梯度下降法不断优化参数,利用Dropout方法解决过拟合问题。结果表明:该方法在自建人脸数据库上的图像识别率达到98%,并且对光照强度、面部表情变化等干扰具有鲁棒性。

基于加权稀疏非负矩阵分解的车脸识别算法

为提高多种光照条件下交通卡口视频中车脸识别的准确性,提出了一种基于改进非负矩阵分解的车脸识别算法.对采集图像进行预处理,获得车脸图像与车牌信息.基于特定光照条件,自适应提取车脸图像的初始特征.针对车脸图像中像素位置的重要性差异,建立了加权稀疏约束非负矩阵分解的特征降维方法.通过判断特征相似性与车牌信息一致性,确定车辆是否合法.实验结果表明所提算法具有较好的识别性能,真实接受率与错误拒绝率分别可达到0.987 5与0.04,并满足实时性要求.

靶艇目标精准射击控制方法研究仿真

靶艇目标射击的精准度是评价该武器的重要指标,但在现实环境中存在不同程度的干扰因素,导致射击飞行弹道会脱离原本的标准弹道,无法命中目标。为此提出一种靶艇目标精准射击控制方法。对目标射击的干扰成因、射击目标误差、目标中心判定误差以及目标射击运动误差等方面进行系统性的分析,并计算出射击相关参数,利用目标射击的飞行原理,在不同条件因素下构建目标射击弹道模型框架,并设计出一条预期理想的标准射击弹道,根据模型的主动段、自由段以及自由段顺序计算出误差干扰结果,并利用蒙特卡洛统计方法分析射击精准度,从而完成靶艇目标精准射击控制。仿真结果表明,靶艇目标精准射击控制方法的误差率较小,射击命中率较高,且具有较高的射击精准度。

基于改进卷积神经网络的复杂背景下玉米病害识别

为解决田间环境复杂背景下病害识别困难、识别模型应用率低的问题,提出了一种基于改进卷积神经网络的玉米病害识别方法,探讨了数据集的品质对建立模型性能的影响。利用复杂背景下的玉米病害图像进行数据增强、背景去除、图像细分割和归一化等处理,设计了具有5层卷积、4层池化和2个全连接层的卷积神经网络结构,利用L2正则化和Dropout策略优化网络,对复杂背景下的玉米9种病害进行识别训练和测试,优化后的CNN模型平均识别精度为97.10%,比未优化的网络模型提高9.02个百分点。利用不同大小、不同品质的数据集对优选网络进行训练和测试,数据增强后比原始样本平均识别精度提高了28.17个百分点;将复杂背景去除后,模型性能进一步提升,识别精度达到97.96%;对数据集进行细分割处理后,平均识别精度为99.12%,表明卷积神经网络需要大量的训练数据,且数据集需有一定的代表性和品质。开发了基于移动端的玉米田间病害识别系统,系统测试结果表明,平均识别准确率为83.33%,系统能够实现田间复杂环境下的玉米病害识别。

基于共轭梯度法和全变差正则化的图像复原

当图像边界满足齐性Dirichlet条件时,正则化图像复原问题可归结为求解系数矩阵为含有正则化参数的线性方程组。为了更好地复原退化图像的边缘细节,选取原图像的全变差函数为正则化函数,取定适当的正则化参数,用共轭梯度法求解线性方程组而得到复原图像。仿真结果表明:与Tikhonov正则化复原方法相比较,全变差约束能更好地保留图像的细节,对模糊图像能够取得比较满意的复原效果。从GMG和LS两种客观指标也说明了这一点。

中文电子签名认证的预处理技术研究

中文电子签名认证的预处理技术包括阈值技术、字切分和规范化 ,本文对这几种技术进行了全面的分析 ,并给出了相应的实验结果。

基于神经网络深度学习算法的驾驶员疲劳驾驶检测研究

搭建了驾驶员疲劳检测的信息采集系统,采用ARM嵌入式开发,可采集驾驶员的人脸图像、温度、心率、GPS定位等信息,并将相关信息通过Web上传模块上传到后台软件系统,通过后台处理驾驶员疲劳状态图像,得到处理结果并通过LCD屏显示。后台软件系统使用基于深度学习的疲劳驾驶检测算法,利用百度人脸识别模块实现人脸识别确定身份。利用深度学习神经网络模型YOLOv3算法检测出常规摄像头实时采集的驾驶人员人脸图像,利用特征点模型实现眼睛和嘴巴区域的分割,采用金字塔分离特征,采用了Mosaic数据图像增强,使用YawDD作为疲劳驾驶检测模型的数据集,通过循环神经网络(RNN)中的长短记忆网络算法训练模型,最终实现驾驶员疲劳度检测。

基于机器视觉的鸽子种蛋识别技术与装置

针对鸽子种蛋人工挑选效率低、主观性大的问题,研究了基于机器视觉的鸽子种蛋识别技术并设计出鸽子种蛋识别装置。采用工业相机完成鸽子种蛋图像的采集,运用灰度化、二值化等算法提取了所采集的鸽子种蛋图像中鸽子蛋区域以获得鸽子蛋的蛋重和蛋形指数信息。分析了鸽子蛋受精特征的特点,对鸽子种蛋区域图像进行灰度转换、二值化和形态学膨胀处理以获得包含受精特征的区域,提出了利用绿色通道图像增强受精特征的方法,获取红、绿、蓝三通道的受精特征区域图像,将红色通道受精特征区域图像与其余两通道图像对比获得受精特征,再结合受精特征的区域大小进行受精判断。实验结果表明该方法能够识别鸽子蛋的受精特征,综合蛋重、蛋形指数和受精情况3项数据进行种蛋挑选。

基于约束关系的平面立体三维重建

提出一种基于约束的平面立体三维重建算法。该算法采用参数化方式来表示空间直线及其投影,这种参数化方式能满足数字图像中直线提取所需的唯一性、有界性及均匀性条件。依据平面立体投影线图的拓扑结构隐含的三维信息,建立平面立体上棱线、表面空间位置参数之间的约束方程,联立约束方程组求其最小二乘解,恢复出平面立体的三维结构。研究成果可用于计算机视觉和智能CAD系统。

航空数字化仪表中动画显示技术的应用

针对实际的航空数字化仪表,给出了SVGA显示模式下动画显示的实现过程,其中包括了直接写屏技术、双缓冲技术等,并提出了一种利用显存自身实现双缓冲动画显示的新方法。

心血管造影图像的分割与诊断

针对心血管造影图像,提出了一种新的血管分割方法,并实现了血管狭窄位置的自动诊断。血管分割中提出了基于Hessian矩阵多尺度增强的新血管函数,在增强的特征图上采用了种子点的自动化选取和双阶段区域增长的分割方法提取了血管轮廓。在此基础上进行了血管骨架提取,骨架点搜索和直径测量,实现了全自动的狭窄诊断。实验结果表明,新的血管分割方法能够提取出较精准的主分支轮廓,对细小血管也有良好的增强和分割效果,血管狭窄的自动诊断,计算速度快,诊断结果较准确,能够对医生的最终判断提供辅助参考和量化依据。

基于多颜色分量CLBP提取的浮选泡沫状态识别

针对不同状态的浮选泡沫图像之间纹理结构相似、颜色差异不明显的问题,提出一种基于色调、饱和度和亮度(HSV)颜色空间的完全局部二进制模式(CLBP)纹理提取的浮选泡沫状态识别方法。首先使用双域去噪在保留纹理细节的同时滤除图像噪声;然后转换为HSV图像,在H、S和V颜色分量上分别提取三个尺度的CLBP纹理特征,将提取的纹理特征归一化后线性排列,建立高维度的纹理分类模型;最后通过一对一模式的支持向量机分类器对四类泡沫状态的样本集进行纹理提取后的分类训练与测试。结果表明,该方法对不同浮选泡沫状态的分类正确率较高,优于其他纹理描述方法,适用于浮选泡沫状态的识别。

图像去雾方法研究

论文介绍了当前单幅图像去雾方法,并着重阐述了大气散射物理模型中各参数的含义以及参数估计方法,采用暗元色先验理论对单幅图像去雾。实验结果表明,基于暗原色先验理论的图像去雾方法有效可行。

基于引力的网格聚类算法

数据挖掘中的聚类在各行各业都有广泛应用,本文提出了基于网格的万有引力聚类算法(GGBCA),通过网格聚类(GBCA)的思想生成一系列的高密度网格,然后对高密度网格进行万有引力聚类,该算法考虑了类的大小对聚类结果的影响,提高了聚类效果。

基于Android平台的房屋管理系统的设计与实现

利用手机的android平台、二维码识别生成技术、语音识别功能和sqlite数据库管理系统,实现对站段房屋设施的基础管理工作,对各项数据的查询和简单编辑功能,通过扫描二维码调取房屋基础数据信息,处理或上传账物不符等相关信息,满足对房屋设施的日常管理需要。

智能化技术在图书馆服务管理中的应用

本文首先简要分析了在图书馆服务管理中合理应用智能化技术的重要优势,即有利于提高图书馆服务的效率,拓展图书馆服务的功能,提高群众的科学文化素养,接着阐述了智能化技术在图书馆服务管理应用中的系统架构,从智能数据采集层、智能数据分析层和智能数据应用层进行了说明。最后,着重探讨了智能化技术在图书馆服务管理中的具体应用路径,从图书检索与借还系统、门禁管理与统计系统、馆藏资源清点系统、照明控制系统以及新媒体平台五个角度进行了论述,以供参考。